王 朝
(太原熱力集團有限責任公司第五供熱分公司, 山西 太原 030013)
為積極響應(yīng)當前我國綠色發(fā)展、節(jié)能高效發(fā)展的政策,在集中供暖行業(yè)中,針對傳統(tǒng)燃煤鍋爐污染嚴重、效率低以及資源成本高等存在的問題已經(jīng)逐漸被燃氣鍋爐替代。在實際供熱中,由于環(huán)境因素的變化,包括有室外溫度、供水管路的壓力、流量以及光照強度的變化,用戶對供熱的需求量是處于時刻變化。也就是說,用戶對供熱管網(wǎng)的熱量需求是處于變化,當實際供熱量大于需求熱量時,會造成多余熱量的損失;而實際供熱量小于需求量時,會導致供熱不足[1]。因此,對燃氣鍋爐熱負荷的精準預(yù)測,并基于可靠的控制策略達到預(yù)期的供熱熱量值是十分有必要,最終達到節(jié)能供熱的目的。本文將重點對燃氣鍋爐的節(jié)能供熱展開研究,并對其效益進行分析。
一般情況下,燃氣鍋爐的供熱流程如圖1 所示。
如圖1 所示,燃氣熱水鍋爐開機后將其中的水加熱到一定溫度后通過一次供水管網(wǎng)通過換熱站與二次供水管網(wǎng)中的循環(huán)水進行換熱,經(jīng)換熱后的水源進入熱用戶中。一般情況,一次供水管網(wǎng)中水的溫度不超過85 ℃;而且,在供熱過程中還需對一次、二次供熱管網(wǎng)中的溫度、壓力以及流量進行實時監(jiān)測,為換熱鍋爐是否需要調(diào)節(jié)供水中的熱量、流量以及溫度等參數(shù)提供支撐[2]。
從功能上,可將燃氣鍋爐供熱系統(tǒng)分為燃氣控制系統(tǒng)、助燃風控制系統(tǒng)、穩(wěn)壓補水系統(tǒng)、流量控制系統(tǒng)以及點火系統(tǒng)。其中,燃氣控制系統(tǒng)、助燃風控制系統(tǒng)組成的燃燒控制系統(tǒng)主要是對一次供水管網(wǎng)中水溫進行控制;穩(wěn)壓補水系統(tǒng)是根據(jù)對供熱管網(wǎng)中的壓力進行控制,保證管網(wǎng)壓力穩(wěn)定;流量控制系統(tǒng)為對供熱管網(wǎng)中出水的流量進行控制[3]。
從理論上講,管網(wǎng)的出水溫度與燃氣鍋爐供熱系統(tǒng)的進氣量、鼓風量兩項參數(shù)相關(guān),三者之間的函數(shù)關(guān)系下式所示:
式中:y1(k)為燃氣鍋爐供熱系統(tǒng)一次管網(wǎng)的出水溫度;u1(k)為燃氣鍋爐的進氣量;u2(k)為燃氣鍋爐系統(tǒng)的鼓風量。上述燃燒系統(tǒng)的數(shù)學模型將為后續(xù)熱負荷預(yù)測奠定基礎(chǔ)。
本節(jié)將在對燃氣鍋爐熱負荷實現(xiàn)精準預(yù)測的基礎(chǔ)上,設(shè)計模糊PID 控制器根據(jù)預(yù)測結(jié)果對燃氣鍋爐進氣量、鼓風量等參數(shù)進行實時、精準控制,保證熱量的實際需求量與燃氣鍋爐的實際熱量相匹配。
對燃氣鍋爐熱負荷的精準預(yù)測對調(diào)節(jié)鍋爐出水溫度具有重要意義;實現(xiàn)對鍋爐熱負荷的精準預(yù)測,可提前對燃氣鍋爐的進氣量和鼓風量進行提前控制,從而解決了供熱溫度過高或者過低的問題,降低了熱能的損失、燃氣的浪費且還保證了供熱效果[4]。鑒于燃氣鍋爐的熱負荷呈現(xiàn)非線性、時滯性以及熱慣性的特點,建立數(shù)學預(yù)測模型存在一定的難度;因此,在以往對燃氣鍋爐熱負荷預(yù)測均是依靠經(jīng)驗數(shù)據(jù)完成,導致預(yù)測結(jié)果與實際的偏差太大,最終影響供熱系統(tǒng)所提供的熱量與實際需求的熱量不相匹配。
對于燃氣鍋爐的熱負荷預(yù)測而言,可根據(jù)預(yù)測周期分為短期熱負荷預(yù)測、中期熱負荷預(yù)測以及長期熱負荷預(yù)測。其中,根據(jù)短期熱負荷預(yù)測的結(jié)果可對24 h 內(nèi)的供熱量進行調(diào)整,實現(xiàn)供熱量與需求熱量的相互匹配;根據(jù)中期熱負荷預(yù)測的結(jié)果對為供熱公司制定生產(chǎn)維修技術(shù)、人員調(diào)度計劃等提供支撐;長期熱負荷預(yù)測主要為供熱公司對城市的供熱規(guī)劃優(yōu)化提供支撐。
本文將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對燃氣鍋爐熱負荷的預(yù)測,根據(jù)燃氣鍋爐供熱系統(tǒng)所存在的復雜非線性、時變性以及不確定性確定適用熱負荷預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元,并對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)初試權(quán)值以及學習率進行選擇[5]。具體選擇結(jié)果如下:將適用于熱負荷預(yù)測的激活函數(shù)選用Sigmoid 函數(shù);對應(yīng)的將初試權(quán)值確定在(-10,10)之間,將學習率確定在(0.1,0.7)之間;在此設(shè)置基礎(chǔ)上,選取90 組實際供暖期間現(xiàn)場所采集到室外溫度、管網(wǎng)流量以及出水溫度的數(shù)值進行訓練,而后基于剩余10 組的數(shù)據(jù)對訓練結(jié)果進行驗證,對比基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實際值之間的差距,對比結(jié)果如圖2 所示。
圖2 中,基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對熱負荷進行較為準確的預(yù)測,兩項數(shù)據(jù)之間吻合性較高,即基于上述所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型可對燃氣鍋爐熱負荷進行較為準確的預(yù)測。
目前,燃氣鍋爐控制采用PID 控制器實現(xiàn),在實際應(yīng)用中存在控制效率低、節(jié)能效果差以及動靜態(tài)性能不佳的問題。因此,本文將采用模糊PID 控制器實現(xiàn)對燃氣鍋爐的控制。模糊PID 控制器的主要控制依據(jù)為燃氣鍋爐的實時運行參數(shù)和基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對熱負荷的預(yù)測結(jié)果,根據(jù)所設(shè)計的模糊PID 控制器重點對燃氣進氣量和鼓風量進行控制,從而實現(xiàn)對燃氣鍋爐的實時控制,保證供熱量與需熱量相匹配。
根據(jù)燃氣鍋爐供熱系統(tǒng)的特點和模糊算法的模糊控制規(guī)則對PID 控制器的積分、微分以及比例參數(shù)進行快速、實時、穩(wěn)定的調(diào)整;首先,設(shè)定模糊PID 控制器的誤差e 和ec 的范圍為(-6,6),控制量的范圍為(-10,10)。模糊PID 控制器是模糊控制算法與PID控制相結(jié)合的控制器,對應(yīng)的模型如圖3 所示。
圖3 下半部分為PID 控制器的模型,上半部分為模糊算法對應(yīng)的模型,整體組合為模糊PID 控制器的模型。根據(jù)熱負荷預(yù)測的結(jié)果,將出水溫度設(shè)定為60℃為最佳,分別對基于PID 和模糊PID 控制的控制效果進行對比,對比仿真結(jié)果如圖4 所示。
圖4 中,基于模糊PID 控制在50 s 后可達到60℃,并通過80 s 的調(diào)整時間后,出水溫度達到穩(wěn)定狀態(tài),超調(diào)量為2%;而基于PID 控制在60 s 后才可達到60℃,并通過220 s 的調(diào)整時間后,出水溫度達到穩(wěn)定狀態(tài),超調(diào)量為9%。
實踐表明,采用模糊PID 控制器后,節(jié)能率可達到26.5%。
燃氣鍋爐供熱為當前主流的供熱系統(tǒng),本文根據(jù)實際供熱需求和所存在的問題,采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對供熱系統(tǒng)的熱負荷進行預(yù)測,通過仿真可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)對熱負荷進行高精度預(yù)測,為燃氣供熱系統(tǒng)出水溫度的節(jié)能控制提供依據(jù);而且,采用模糊PID 控制器較PID 控制器可更快達到預(yù)期出水溫度,超調(diào)量也低,節(jié)能率可達到26.5%。